vih_vhb$fecha_ini<- as.integer(vih_vhb$fecha_ini)
vih_vhb$año_dx_vhb<- as.integer(vih_vhb$año_dx_vhb)
vih_vhb$tiempo_dx_vhb <- (vih_vhb$año_dx_vhb - vih_vhb$fecha_ini)
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
edad_factor = case_when(
edad_dx >= 18 & edad_dx < 30 ~ "18 a 29 años",
edad_dx >= 30 & edad_dx < 40 ~ "30 a 39 años",
edad_dx >= 40 & edad_dx < 50 ~ "40 a 49 años",
edad_dx >= 50 & edad_dx < 60 ~ "50 a 59 años",
edad_dx >= 60 & edad_dx < 70 ~ "60 a 69 años",
edad_dx >= 70 & edad_dx < 80 ~ "70 a 79 años",
edad_dx >= 80 ~ "80 años a más"))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
tiempo_dx_factor = case_when(
tiempo_dx == 0 ~ "0",
tiempo_dx == 1 ~ "1",
tiempo_dx >= 2 ~ "2 o más",
TRUE ~ NA_character_))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
año_dx_vih_vhb_4 = case_when(
año_dx_vih_vhb == 2017 ~ "2017",
año_dx_vih_vhb == 2018 ~ "2018",
año_dx_vih_vhb == 2019 ~ "2019",
año_dx_vih_vhb == 2020 ~ "2020",
TRUE ~ NA_character_))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
sexo = case_when(
sexo == "M" ~ "Masculino",
sexo == "F" ~ "Femenino"))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
inf_entrada = case_when(
inf_entrada == "vih" ~ "VIH",
inf_entrada == "vhb" ~ "VHB"))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
via_probable = case_when(
via_probable == "SEXUAL" ~ "Sexual",
via_probable == "DESCONOCIDA" ~ "Desconocida"))
vih_vhb$año_dx_vih<- as.integer(vih_vhb$año_dx_vih)
vih_vhb$fecha_inicio_tar<- as.integer(vih_vhb$fecha_inicio_tar)
vih_vhb$año_dx_vih_vhb<- as.integer(vih_vhb$año_dx_vih_vhb)
vih_vhb$tiempo_arv <- (vih_vhb$fecha_inicio_tar - vih_vhb$año_dx_vih)
vih_vhb$tiempo_vih_vhb_arv <- (vih_vhb$año_dx_vih_vhb - vih_vhb$fecha_inicio_tar)
vih_vhb <- apply_labels(vih_vhb,
sexo = "Sexo",
año_dx_vih = "Año de diagnóstico de infección por VIH",
año_dx_vhb = "Año de diagnóstico de la infección por VHB",
estadio_sida = "SIDA",
fecha_dx_sida = "Año de diagnóstico de SIDA",
targa = "Uso de antirretrovirales",
fecha_inicio_tar = "Año de inicio de antirretrovirales",
departamento_residencia = "Región natural de residencia",
departamento_atencion = "Región natural de atención",
año_dx_vhb = "Año de diagnóstico de infección por VHB",
año_dx_vih_vhb = "Año de diagnóstico",
inf_entrada = "Primera infección diagnosticada",
via_probable = "Vía de transmisión de VIH",
dep_at_dx = "Región de atención",
dep_re_dx = "Región de residencia",
cobertura_dx = "Participantes que se atendieron en un departamento distinto al departamento de residencia",
tiempo_dx_factor = "Tiempo hasta el diagnóstico",
tiempo_arv = "Tiempo desde el diagnóstico de VIH hasta el inicio de ARV",
tiempo_vih_vhb_arv = "Tiempo desde el diagnóstico de VIH y VHB hasta el inicio de ARV",
nueva = "Orden de los diagnósticos")
vih_vhb_incluidos<- vih_vhb[ -c(2,10,18,38,71), ]
write_csv(vih_vhb_incluidos, file = "C:/Users/AMD RYZEN/Desktop/Analisis estadistico de VHB y VIH/bases de datos generadas/base_cdc2.csv")
theme_gtsummary_language(
language = c("es"),
decimal.mark = ",",
big.mark = NULL,
iqr.sep = NULL,
ci.sep = NULL,
set_theme = TRUE
)
tabla_descriptiva <- vih_vhb_incluidos %>%
tbl_summary(by = sexo,
include = c(edad_dx, sexo, año_dx_vih_vhb, tiempo_dx_factor, dep_re_dx, via_probable, nueva, targa),
statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p})"),
digits = list(all_continuous() ~ c(1,1),
all_categorical() ~ c(0,1)),
percent = "column",
missing = "ifany",
label = list(edad_dx ~ "Edad", tiempo_dx_factor ~ "Tiempo hasta el diagnóstico (años)")) %>%
add_p(pvalue_fun = function(x) style_pvalue(x, digits = 3)) %>%
separate_p_footnotes() %>%
add_overall() %>%
modify_header(label = "**Variables**") %>%
modify_caption("Características de los participantes con la infección por VIH-VHB según sexo") %>%
modify_footnote(label ~ "Datos ausentes: para edad, 1 para femenino y 1 para masculino; para año de diagnóstico 1 en masculino; para tiempo hasta el diagnóstico 1 en masculino; para región de residencia, 3 en masculino")
as_flex_table(tabla_descriptiva)
tabla_descriptiva_año <- vih_vhb_incluidos %>%
tbl_summary(by = año_dx_vih_vhb_4,
include = c(edad_dx, sexo, tiempo_dx_factor, dep_re_dx, cobertura_dx, targa, estadio_sida),
missing = "ifany",
label = list(edad_dx ~ "Edad", tiempo_dx_factor ~ "Tiempo hasta el diagnóstico (años)"),
statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p})"),
digits = list(all_continuous() ~ c(1,1),
all_categorical() ~ c(0,1)),
missing_text = "Datos ausentes") %>%
modify_header(label = "**Variables**") %>%
modify_caption("Características de los participantes con la infección por VIH-VHB según el año de diagnóstico") %>%
add_p(pvalue_fun = function(x) style_pvalue(x, digits = 3)) %>%
separate_p_footnotes() %>%
modify_footnote(label ~ "En este análisis se excluyó el año 2021")
as_flex_table(tabla_descriptiva_año)
tabla_descriptiva_arv <- vih_vhb_incluidos %>%
tbl_summary(by = targa,
include = c(edad_factor, edad_vih, edad_vhb, tiempo_dx_factor, dep_re_dx, cobertura_dx, estadio_sida, targa, via_probable, tiempo_arv ),
missing = "ifany",
label = list(edad_factor ~ "Edad",
tiempo_dx_factor ~ "Tiempo hasta el diagnóstico (años)",
edad_vih ~ "Edad al diagnóstico de VIH",
edad_vhb ~ "Edad al diagnóstico de VHB"),
statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p})"),
digits = list(all_continuous() ~ c(1,1),
all_categorical() ~ c(0,1)),
missing_text = "Datos ausentes",
percent = "column") %>%
modify_header(label = "**Variables**",
stat_1 = "**No usa antirretrovirales, N = 59**",
stat_2 = "**Usa antirretrovirales, N = 47**") %>%
modify_caption("Características de los participantes con la infección por VIH-VHB según el uso de antirretrovirales") %>%
add_p(pvalue_fun = function(x) style_pvalue(x, digits = 3)) %>%
separate_p_footnotes() %>%
add_overall()
as_flex_table(tabla_descriptiva_arv)
tabla_descriptiva_sexo <- vih_vhb_incluidos %>%
tbl_summary(by = nueva,
include = c(edad_dx, sexo, año_dx_vih_vhb, tiempo_dx_factor, dep_re_dx, estadio_sida, targa, via_probable, fecha_dx_sida, nueva),
missing = "ifany",
label = list(edad_dx ~ "Edad", tiempo_dx_factor ~ "Tiempo hasta el diagnóstico (años)"),
statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p})"),
digits = list(all_continuous() ~ c(1,1),
all_categorical() ~ c(0,1)),
missing_text = "Datos ausentes",
percent = "column") %>%
modify_header(label = "**Variables**") %>%
modify_caption("Características de los participantes con la infección por VIH-VHB según el orden de diagnóstico") %>%
add_p(pvalue_fun = function(x) style_pvalue(x, digits = 3)) %>%
separate_p_footnotes() %>%
add_overall()
as_flex_table(tabla_descriptiva_sexo)
ACM_categorias <- fviz_mca_var(ACM_cdc,
col.var = "black",
repel = TRUE,
shape.var = 16,
ggtheme = theme_light()) +
scale_y_continuous(limits = c(-1,NA)) +
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axis.line.x.bottom = element_line(color = 'black'),
axis.line.y.left   = element_line(color = 'black'),
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axis.ticks.y.right = element_blank(),
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ggtitle(element_blank())
ACM_categorias
knitr::opts_chunk$set(
echo = TRUE,
message = FALSE,
warning = FALSE
)
library(renv)
renv::activate()
renv::restore()
library(dplyr)
library(haven)
library(gtsummary)
library(tidyr)
library(tidyverse)
library(expss)
library(ggplot2)
library(FactoMineR)
library(factoextra)
library(flextable)
vih_vhb <- read_csv2("C:/Users/AMD RYZEN/Desktop/Analisis estadistico de VHB y VIH/bases de datos (solo lectura)/cdc_vih_vhb.csv")
vih_vhb$fecha_not <- as.Date(
vih_vhb$fecha_not,
format = "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
vih_vhb$fecha_not <- format(
vih_vhb$fecha_not,
"%Y")
vih_vhb$fecha_de_nac <- as.Date(
vih_vhb$fecha_de_nac,
format = "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
vih_vhb$fecha_de_nac <- format(
vih_vhb$fecha_de_nac,
"%Y")
vih_vhb$fecha_dx_sida <- as.Date(
vih_vhb$fecha_dx_sida,
format = "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
vih_vhb$fecha_dx_sida <- format(
vih_vhb$fecha_dx_sida,
"%Y")
vih_vhb$fecha_inicio_tar <- as.Date(
vih_vhb$fecha_inicio_tar,
format = "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
vih_vhb$fecha_inicio_tar <- format(
vih_vhb$fecha_inicio_tar,
"%Y")
vih_vhb$fecha_hpb <- as.Date(
vih_vhb$fecha_hpb,
format = "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
vih_vhb$fecha_hpb <- format(
vih_vhb$fecha_hpb,
"%Y")
vih_vhb$fecha_ini <- as.Date(
vih_vhb$fecha_ini,
format = "%d/%m/%Y")
vih_vhb$fecha_ini <- format(
vih_vhb$fecha_ini,
"%Y")
vih_vhb$edad <- as.integer(vih_vhb$edad)
colnames(vih_vhb)[which(names(vih_vhb) == "ano_diagnostico")] <- "año_dx_vih"
colnames(vih_vhb)[which(names(vih_vhb) == "ano")] <- "año_dx_vhb"
colnames(vih_vhb)[which(names(vih_vhb) == "sexo...5")] <- "sexo"
vih_vhb$residencia_dx = if_else(
vih_vhb$año_dx_vhb > vih_vhb$año_dx_vih,
vih_vhb$departamentp_residencia, vih_vhb$departamento_residencia)
vih_vhb$atencion_dx = if_else(
vih_vhb$año_dx_vhb > vih_vhb$año_dx_vih,
vih_vhb$depart_atencion, vih_vhb$departamento_atencion)
vih_vhb$cobertura_dx = if_else(
vih_vhb$residencia_dx != vih_vhb$atencion_dx,
1, 0)
vih_vhb$departamento_residencia <- vih_vhb$departamento_residencia %>% fct_collapse(
Costa = c("LIMA", "AREQUIPA", "TACNA", "LAMBAYEQUE", "CALLAO", "ANCASH", "LA LIBERTAD", "PIURA", "TUMBES", "MOQUEGUA", "ICA"),
Sierra = c("AYACUCHO", "JUNIN", "CUSCO", "APURIMAC", "SAN MARTIN", "CAJAMARCA", "HUANCAVELICA", "HUANUCO", "PUNO"),
Selva = c("AMAZONAS", "PASCO", "MADRE DE DIOS", "LORETO", "UCAYALI"))
vih_vhb$departamento_atencion <- vih_vhb$departamento_atencion %>% fct_collapse(
Costa = c("LIMA", "AREQUIPA", "TACNA", "LAMBAYEQUE", "CALLAO", "ANCASH", "LA LIBERTAD", "PIURA", "TUMBES", "MOQUEGUA", "ICA"),
Sierra = c("AYACUCHO", "JUNIN", "CUSCO", "APURIMAC", "SAN MARTIN", "CAJAMARCA", "HUANCAVELICA", "HUANUCO", "PUNO"),
Selva = c("AMAZONAS", "PASCO", "MADRE DE DIOS", "LORETO", "UCAYALI"))
vih_vhb$departamentp_residencia <- vih_vhb$departamentp_residencia %>% fct_collapse(
Costa = c("LIMA", "AREQUIPA", "TACNA", "LAMBAYEQUE", "CALLAO", "ANCASH", "LA LIBERTAD", "PIURA", "TUMBES", "MOQUEGUA", "ICA"),
Sierra = c("AYACUCHO", "JUNIN", "CUSCO", "APURIMAC", "SAN MARTIN", "CAJAMARCA", "HUANCAVELICA", "HUANUCO", "PUNO"),
Selva = c("AMAZONAS", "PASCO", "MADRE DE DIOS", "LORETO", "UCAYALI"))
vih_vhb$depart_atencion <- vih_vhb$depart_atencion %>% fct_collapse(
Costa = c("LIMA", "AREQUIPA", "TACNA", "LAMBAYEQUE", "CALLAO", "ANCASH", "LA LIBERTAD", "PIURA", "TUMBES", "MOQUEGUA", "ICA"),
Sierra = c("AYACUCHO", "JUNIN", "CUSCO", "APURIMAC", "SAN MARTIN", "CAJAMARCA", "HUANCAVELICA", "HUANUCO", "PUNO"),
Selva = c("AMAZONAS", "PASCO", "MADRE DE DIOS", "LORETO", "UCAYALI"))
vih_vhb$año_dx_vhb <- as.character(vih_vhb$año_dx_vhb)
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(año_dx_vhb =
coalesce(año_dx_vhb, fecha_hpb))
vih_vhb <- vih_vhb %>%
dplyr::mutate(
vih_status =
"vih")
vih_vhb <- vih_vhb %>%
dplyr::mutate(
vhb_status =
"vhb")
vih_vhb <- vih_vhb %>%
unite("dx_vih",
año_dx_vih,
vih_status,
remove = FALSE)
vih_vhb <- vih_vhb %>%
unite("dx_vhb",
año_dx_vhb,
vhb_status,
remove = FALSE)
vih_vhb <- vih_vhb %>%
dplyr::mutate(
inf_entrada =
pmin(dx_vih, dx_vhb))
vih_vhb <- vih_vhb %>%
dplyr::mutate(
año_dx_vih_vhb =
pmax(año_dx_vhb, año_dx_vih))
vih_vhb <- vih_vhb %>%
separate(inf_entrada,
c("y_entrada", "inf_entrada"),
sep = "_",
remove = TRUE)
vih_vhb$inf_entrada[vih_vhb$inf_entrada=="NA"] <- NA
vih_vhb$departamento_residencia <- as.factor(vih_vhb$departamento_residencia)
vih_vhb$departamento_atencion <- as.factor(vih_vhb$departamento_atencion)
vih_vhb$departamentp_residencia <- as.factor(vih_vhb$departamentp_residencia)
vih_vhb$depart_atencion <- as.factor(vih_vhb$depart_atencion)
vih_vhb$dep_re_dx<-if_else(
vih_vhb$año_dx_vhb > vih_vhb$año_dx_vih,
vih_vhb$departamentp_residencia, vih_vhb$departamento_residencia)
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(nueva =
case_when(vih_vhb$año_dx_vih == vih_vhb$año_dx_vhb ~ "Al mismo tiempo",
vih_vhb$año_dx_vih > vih_vhb$año_dx_vhb ~ "Primero VHB",
vih_vhb$año_dx_vhb > vih_vhb$año_dx_vih ~ "Primero VIH"))
vih_vhb$dep_re_dx<- as.factor(vih_vhb$dep_re_dx)
vih_vhb$dep_at_dx<-if_else(
vih_vhb$año_dx_vhb > vih_vhb$año_dx_vih,
vih_vhb$depart_atencion, vih_vhb$departamento_atencion)
vih_vhb$dep_at_dx<- as.factor(vih_vhb$dep_at_dx)
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(estadio_sida =
case_when(is.na(estadio_sida) ~ 0,
estadio_sida == 1 ~ 1))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(targa =
case_when(is.na(targa) ~ 0,
targa == 1 ~ 1))
vih_vhb <- vih_vhb %>%
separate(via_de_transmision,
c("via_probable", "orientacion"),
sep = "_",
remove = TRUE)
vih_vhb$año_dx_vih_vhb <- as.integer(vih_vhb$año_dx_vih_vhb)
vih_vhb$fecha_de_nac <- as.integer(vih_vhb$fecha_de_nac)
vih_vhb$edad_dx <- (vih_vhb$año_dx_vih_vhb - vih_vhb$fecha_de_nac)
vih_vhb$año_dx_vih_vhb <- as.integer(vih_vhb$año_dx_vih_vhb)
vih_vhb$y_entrada <- as.integer(vih_vhb$y_entrada)
vih_vhb$tiempo_dx <- (vih_vhb$año_dx_vih_vhb - vih_vhb$y_entrada)
vih_vhb$tiempo_dx <- as.integer(vih_vhb$tiempo_dx)
colnames(vih_vhb)[which(names(vih_vhb) == "edad")] <- "edad_vhb"
vih_vhb$edad_vih <- (vih_vhb$año_dx_vih - vih_vhb$fecha_de_nac)
vih_vhb$fecha_ini<- as.integer(vih_vhb$fecha_ini)
vih_vhb$año_dx_vhb<- as.integer(vih_vhb$año_dx_vhb)
vih_vhb$tiempo_dx_vhb <- (vih_vhb$año_dx_vhb - vih_vhb$fecha_ini)
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
edad_factor = case_when(
edad_dx >= 18 & edad_dx < 30 ~ "18 a 29 años",
edad_dx >= 30 & edad_dx < 40 ~ "30 a 39 años",
edad_dx >= 40 & edad_dx < 50 ~ "40 a 49 años",
edad_dx >= 50 & edad_dx < 60 ~ "50 a 59 años",
edad_dx >= 60 & edad_dx < 70 ~ "60 a 69 años",
edad_dx >= 70 & edad_dx < 80 ~ "70 a 79 años",
edad_dx >= 80 ~ "80 años a más"))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
tiempo_dx_factor = case_when(
tiempo_dx == 0 ~ "0",
tiempo_dx == 1 ~ "1",
tiempo_dx >= 2 ~ "2 o más",
TRUE ~ NA_character_))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
año_dx_vih_vhb_4 = case_when(
año_dx_vih_vhb == 2017 ~ "2017",
año_dx_vih_vhb == 2018 ~ "2018",
año_dx_vih_vhb == 2019 ~ "2019",
año_dx_vih_vhb == 2020 ~ "2020",
TRUE ~ NA_character_))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
sexo = case_when(
sexo == "M" ~ "Masculino",
sexo == "F" ~ "Femenino"))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
inf_entrada = case_when(
inf_entrada == "vih" ~ "VIH",
inf_entrada == "vhb" ~ "VHB"))
vih_vhb <- vih_vhb %>% dplyr::mutate(
via_probable = case_when(
via_probable == "SEXUAL" ~ "Sexual",
via_probable == "DESCONOCIDA" ~ "Desconocida"))
vih_vhb$año_dx_vih<- as.integer(vih_vhb$año_dx_vih)
vih_vhb$fecha_inicio_tar<- as.integer(vih_vhb$fecha_inicio_tar)
vih_vhb$año_dx_vih_vhb<- as.integer(vih_vhb$año_dx_vih_vhb)
vih_vhb$tiempo_arv <- (vih_vhb$fecha_inicio_tar - vih_vhb$año_dx_vih)
vih_vhb$tiempo_vih_vhb_arv <- (vih_vhb$año_dx_vih_vhb - vih_vhb$fecha_inicio_tar)
vih_vhb <- apply_labels(vih_vhb,
sexo = "Sexo",
año_dx_vih = "Año de diagnóstico de infección por VIH",
año_dx_vhb = "Año de diagnóstico de la infección por VHB",
estadio_sida = "SIDA",
fecha_dx_sida = "Año de diagnóstico de SIDA",
targa = "Uso de antirretrovirales",
fecha_inicio_tar = "Año de inicio de antirretrovirales",
departamento_residencia = "Región natural de residencia",
departamento_atencion = "Región natural de atención",
año_dx_vhb = "Año de diagnóstico de infección por VHB",
año_dx_vih_vhb = "Año de diagnóstico",
inf_entrada = "Primera infección diagnosticada",
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dep_re_dx = "Región de residencia",
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tiempo_dx_factor = "Tiempo hasta el diagnóstico",
tiempo_arv = "Tiempo desde el diagnóstico de VIH hasta el inicio de ARV",
tiempo_vih_vhb_arv = "Tiempo desde el diagnóstico de VIH y VHB hasta el inicio de ARV",
nueva = "Orden de los diagnósticos")
vih_vhb_incluidos<- vih_vhb[ -c(2,10,18,38,71), ]
write_csv(vih_vhb_incluidos, file = "C:/Users/AMD RYZEN/Desktop/Analisis estadistico de VHB y VIH/bases de datos generadas/base_cdc2.csv")
theme_gtsummary_language(
language = c("es"),
decimal.mark = ",",
big.mark = NULL,
iqr.sep = NULL,
ci.sep = NULL,
set_theme = TRUE
)
tabla_descriptiva <- vih_vhb_incluidos %>%
tbl_summary(by = sexo,
include = c(edad_dx, sexo, año_dx_vih_vhb, tiempo_dx_factor, dep_re_dx, via_probable, nueva, targa),
statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p})"),
digits = list(all_continuous() ~ c(1,1),
all_categorical() ~ c(0,1)),
percent = "column",
missing = "ifany",
label = list(edad_dx ~ "Edad", tiempo_dx_factor ~ "Tiempo hasta el diagnóstico (años)")) %>%
add_p(pvalue_fun = function(x) style_pvalue(x, digits = 3)) %>%
separate_p_footnotes() %>%
add_overall() %>%
modify_header(label = "**Variables**") %>%
modify_caption("Características de los participantes con la infección por VIH-VHB según sexo") %>%
modify_footnote(label ~ "Datos ausentes: para edad, 1 para femenino y 1 para masculino; para año de diagnóstico 1 en masculino; para tiempo hasta el diagnóstico 1 en masculino; para región de residencia, 3 en masculino")
as_flex_table(tabla_descriptiva)
tabla_descriptiva_año <- vih_vhb_incluidos %>%
tbl_summary(by = año_dx_vih_vhb_4,
include = c(edad_dx, sexo, tiempo_dx_factor, dep_re_dx, cobertura_dx, targa, estadio_sida),
missing = "ifany",
label = list(edad_dx ~ "Edad", tiempo_dx_factor ~ "Tiempo hasta el diagnóstico (años)"),
statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p})"),
digits = list(all_continuous() ~ c(1,1),
all_categorical() ~ c(0,1)),
missing_text = "Datos ausentes") %>%
modify_header(label = "**Variables**") %>%
modify_caption("Características de los participantes con la infección por VIH-VHB según el año de diagnóstico") %>%
add_p(pvalue_fun = function(x) style_pvalue(x, digits = 3)) %>%
separate_p_footnotes() %>%
modify_footnote(label ~ "En este análisis se excluyó el año 2021")
as_flex_table(tabla_descriptiva_año)
tabla_descriptiva_arv <- vih_vhb_incluidos %>%
tbl_summary(by = targa,
include = c(edad_factor, edad_vih, edad_vhb, tiempo_dx_factor, dep_re_dx, cobertura_dx, estadio_sida, targa, via_probable, tiempo_arv ),
missing = "ifany",
label = list(edad_factor ~ "Edad",
tiempo_dx_factor ~ "Tiempo hasta el diagnóstico (años)",
edad_vih ~ "Edad al diagnóstico de VIH",
edad_vhb ~ "Edad al diagnóstico de VHB"),
statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p})"),
digits = list(all_continuous() ~ c(1,1),
all_categorical() ~ c(0,1)),
missing_text = "Datos ausentes",
percent = "column") %>%
modify_header(label = "**Variables**",
stat_1 = "**No usa antirretrovirales, N = 59**",
stat_2 = "**Usa antirretrovirales, N = 47**") %>%
modify_caption("Características de los participantes con la infección por VIH-VHB según el uso de antirretrovirales") %>%
add_p(pvalue_fun = function(x) style_pvalue(x, digits = 3)) %>%
separate_p_footnotes() %>%
add_overall()
as_flex_table(tabla_descriptiva_arv)
tabla_descriptiva_sexo <- vih_vhb_incluidos %>%
tbl_summary(by = nueva,
include = c(edad_dx, sexo, año_dx_vih_vhb, tiempo_dx_factor, dep_re_dx, estadio_sida, targa, via_probable, fecha_dx_sida, nueva),
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label = list(edad_dx ~ "Edad", tiempo_dx_factor ~ "Tiempo hasta el diagnóstico (años)"),
statistic = list(all_categorical() ~ "{n} ({p})"),
digits = list(all_continuous() ~ c(1,1),
all_categorical() ~ c(0,1)),
missing_text = "Datos ausentes",
percent = "column") %>%
modify_header(label = "**Variables**") %>%
modify_caption("Características de los participantes con la infección por VIH-VHB según el orden de diagnóstico") %>%
add_p(pvalue_fun = function(x) style_pvalue(x, digits = 3)) %>%
separate_p_footnotes() %>%
add_overall()
as_flex_table(tabla_descriptiva_sexo)
ACM_categorias <- fviz_mca_var(ACM_cdc,
col.var = "black",
repel = TRUE,
shape.var = 16,
ggtheme = theme_light()) +
scale_y_continuous(limits = c(-1,NA)) +
scale_x_continuous(breaks = c(-2,-1,0,1,2,3), limits = c(-2,NA)) +
theme(panel.grid = element_blank(),
axis.line.x.bottom = element_line(color = 'black'),
axis.line.y.left   = element_line(color = 'black'),
axis.line.y.right  = element_blank(),
axis.text.y.right  = element_blank(),
axis.ticks.y.right = element_blank(),
panel.border       = element_blank()) +
ggtitle(element_blank())
ACM_categorias
library(rvg)
library(officer)
editable_1 <- dml(ggobj = ACM_categorias,
fonts = list(serif = "Times New Roman"), res=600)
ppt_editable <- read_pptx() %>%
add_slide() %>%
ph_with(editable_1,
location = ph_location_type(type = "body"))
print(ppt_editable, target = "C:/Users/AMD RYZEN/Desktop/Analisis estadistico de VHB y VIH/extras (tablas y figuras)/gráfico_ACM1.pptx")
library(ggVennDiagram)
library(ggvenn)
x <- list(A=1:29139, B=29029:38159)
venn <- Venn(x)
data <- process_data(venn)
names(x) <- c("Infección por VIH/SIDA","Infección por VHB")
fig3 <- ggvenn(
x,
columns = NULL,
show_elements = FALSE,
show_percentage = TRUE,
digits = 1,
fill_color = c("#F7989C","#9FA5CD"),
fill_alpha = 0.8,
stroke_color = "black",
stroke_alpha = 1,
stroke_size = 0.5,
stroke_linetype = "solid",
set_name_color = "black",
set_name_size = 4,
text_color = "black",
text_size = 4,
label_sep = ","
)
fig3
library(rvg)
library(officer)
editable_2 <- dml(ggobj = fig3,
fonts = list(serif = "Times New Roman"), res=600)
ppt_editable1 <- read_pptx() %>%
add_slide() %>%
ph_with(editable_2,
location = ph_location_type(type = "body"))
print(ppt_editable1, target = "C:/Users/AMD RYZEN/Desktop/Analisis estadistico de VHB y VIH/extras (tablas y figuras)/gráfico_venn.pptx")
